প্রশ্ন ট্যাগ «gbm»

আমি GBM এবং XGBOOST এর মধ্যে মূল পার্থক্য বোঝার চেষ্টা করছি। আমি এটি গুগল করার চেষ্টা করেছি, তবে দুটি অ্যালগরিদমের মধ্যে পার্থক্য এবং xgboost প্রায় সবসময় GBM এর চেয়ে আরও ভাল পারফর্ম করে কেন এমন কোনও ভাল উত্তর খুঁজে পাইনি could এক্সবিজিওএসটি এত দ্রুত কী করে?

40 machine-learning  algorithms  xgboost  ensemble-modeling  gbm 

আমি 100 সংখ্যার বৈশিষ্ট্য সহ 50 কে উদাহরণের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মডেলটি প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি। XGBClassifierআমার মেশিনে 43 সেকেন্ডের মধ্যে 500 গাছ হ্যান্ডল করে, যখন GradientBoostingClassifier1 মিনিট 2 সেকেন্ডের মধ্যে কেবল 10 টি গাছ (!) পরিচালনা করে :( আমি কয়েক ঘন্টা লাগবে বলে 500 গাছ বাড়ানোর চেষ্টা করতে বিরক্ত করিনি। …

29 scikit-learn  xgboost  gbm  data-mining  classification  data-cleaning  machine-learning  reinforcement-learning  data-mining  bigdata  dataset  nlp  language-model  stanford-nlp  machine-learning  neural-network  deep-learning  randomized-algorithms  machine-learning  beginner  career  xgboost  loss-function  neural-network  software-recommendation  naive-bayes-classifier  classification  scikit-learn  feature-selection  r  random-forest  cross-validation  data-mining  python  scikit-learn  random-forest  churn  python  clustering  k-means  machine-learning  nlp  sentiment-analysis  machine-learning  programming  python  scikit-learn  nltk  gensim  visualization  data  csv  neural-network  deep-learning  descriptive-statistics  machine-learning  supervised-learning  text-mining  orange  data  parameter-estimation  python  pandas  scraping  r  clustering  k-means  unsupervised-learning 

আমি বর্তমানে 21 টি বৈশিষ্ট্য (প্রায় 150 টি বৈশিষ্ট্যের তালিকা থেকে নির্বাচিত) সহ ডেটা-সেটে এক্সজিবিস্ট ব্যবহার করছি, তারপরে এক-হট তাদের কোডড করে ~ 98 বৈশিষ্ট্যগুলি প্রাপ্ত করতে। এই 98 বৈশিষ্ট্য কয়েক উদাহরণস্বরূপ, কিছুটা অপ্রয়োজনীয় আছেন: একটি পরিবর্তনশীল (বৈশিষ্ট) এছাড়াও হিসাবে প্রদর্শিত হবে এবং ।একজনএকজনAবিএকজনবিএকজন\frac{B}{A}সিএকজনসিএকজন\frac{C}{A} আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: কীভাবে ( যদি? …

23 feature-selection  correlation  xgboost  gbm 

আমি যতদূর জানি, মডেলগুলি র‌্যাঙ্কে শেখার প্রশিক্ষণ নিতে আপনার ডেটাসেটে তিনটি জিনিস থাকা দরকার: লেবেল বা প্রাসঙ্গিকতা গোষ্ঠী বা কোয়েরি আইডি বৈশিষ্ট্য ভেক্টর উদাহরণস্বরূপ, মাইক্রোসফ্ট লার্নিং টু র্যাঙ্ক ডেটাसेट এই ফর্ম্যাটটি ব্যবহার করে (লেবেল, গ্রুপ আইডি এবং বৈশিষ্ট্য)) 1 qid:10 1:0.031310 2:0.666667 ... 0 qid:10 1:0.078682 2:0.166667 ... আমি এক্সজিস্টেস্ট …

14 search  ranking  xgboost  gbm 

পটভূমি: মধ্যে xgboost টিটিt পুনরাবৃত্তির চেষ্টা একটি গাছ মাপসই চটিচটিf_t সর্বাঙ্গে এনএনn উদাহরণ যা উদ্দেশ্য নিম্নলিখিত ছোট করায়: Σi = 1এন[ ছআমিচটি( এক্সআমি) + 12জআমিচ2টি( এক্সআমি) ]Σআমি=1এন[ছআমিচটি(এক্সআমি)+ +12জআমিচটি2(এক্সআমি)]\sum_{i=1}^n[g_if_t(x_i) + \frac{1}{2}h_if_t^2(x_i)] যেখানে ছআমি, এইচআমিছআমি,জআমিg_i, h_i প্রথম অর্ডার ও আমাদের পূর্ববর্তী সেরা মূল্যায়নের উপর দ্বিতীয় ক্রম ডেরাইভেটিভস হয় Y (পুনরাবৃত্তির থেকে টি …

12 xgboost  gbm